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Distributed and Self-organizing Systems
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Bachelorarbeit

Optimierung der medizinischen Terminplanung durch Vorhersagenmodelle
Optimierung der medizinischen Terminplanung durch Vorhersagenmodelle

Completion

2017/10

Research Area

Web Engineering

Students

grofe

F G

alumni

Advisers

heseba

gaedke

Description

Current Patient Management Systems in use in doctor's practices primarily support doctors and nurses, e.g. by managing appointments, prescriptions, billing etc. Other roles involved in a visit to a doctor, such as patient, pharmacist or transport provider are not integrated in these systems and advanced assistence in terms of analysis and recommendations is not available.

In order to improve scheduling capabilities, past behaviour of patients regarding appointments has to be analysed. Aspects to consider are, for instance, if appointments were met or cancelled, if the patient was 30 minutes late or early etc. Suitable analysis can reveal useful information which can then be leveraged for future decisions. For example, if a patient was on average 15 minutes late in past appointments, future appointments can be scheduled 15 minutes earlier than required in order to have the patient arrive just in time. In this thesis, suitable methods, tools and models for the storage and analysis of time-related data have to be analysed and applied to a scenario like above.

Description (German)

Die demographische Entwicklung in Deutschland und die damit verbundene erhöhte Inanspruchnahme medizinischer Leistungen erfordert eine effiziente Nutzung medizinischer Einrichtungen, insbesondere von Arztpraxen. Deren Ressourcen, d.h. Personal, Geräte und Räume sollten optimal ausgelastet werden. Zu berücksichtigen ist vor allem auch die Wartezeit der Patienten. Lange Wartezeiten sind unangenehm für Patienten und volle Wartezimmer bedeuten Stress für die nichtärztlichen Mitarbeiter, etwa in Form von ungeduldigen Nachfragen bzw. Unmutsbekundungen der wartenden Patienten. Verzögerungen und lange Wartezeiten führen außerdem zu Überstunden und ggf. Überlastung des medizinischen Personals.

Die in dieser Arbeit betrachtete Herausforderung liegt in der Vorhersage der Pünktlichkeit, Termintreue und Behandlungsdauer und der Berücksichtigung dieser Vorhersagen bei der Terminplanung in Arztpraxissoftware. Hierfür werden geeignete Methoden, Werkzeuge und Modelle für die Speicherung & Analyse von terminrelevanten Daten, sowie der Vorhersage von terminrelevanten Zeiten und Optimierung der Planung untersucht und auf das oben beschriebene Szenario angewandt. Aufgrund der eingeschränkten Verfügbarkeit von realen Daten über das Terminverhalten von Patienten muss zunächst mit geeigneten Methoden ein Testdatenbestand generiert werden, welcher die Eigenschaften realer Termindaten möglichst gut repräsentiert.

Ziel dieser Arbeit ist die Konzeption eines geeigneten Ansatzes oder einer Kombination von Ansätzen zur Lösung des skizzierten Problems im Umfeld der Terminplanung von Arztpraxissoftware basierend auf der Analyse vergangener Termindaten und Optimierung der Terminplanung. Dies beinhaltet sowohl die Analyse des Stands der Technik von prädiktiver Terminplanung, als auch den Entwurf, die Implementierung und Evaluierung des Ansatzes. Die Demonstration des Lösungsansatzes auf Basis eines realen Szenarios ist ebenso Bestandteil der Zielsetzung.


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